Mik azok a dokumentumfeldolgozó alkalmazások?
A dokumentumfeldolgozó alkalmazások gépi tanulást és mesterséges intelligenciát (AI) használnak a dokumentumokból és űrlapokról való adatkinyeréshez. Az adatokat – például az e-mailben küldött vagy papíralapú számlákon, bizonylatokon és megrendelőkön szereplő információkat – digitalizálják, majd strukturált adatbázis-formátumban tárolják. Az adatokat azután egy célrendszerbe, például egy vállalati erőforrás-tervezési (ERP) vagy egy ügyfélkapcsolat-kezelő (CRM) megoldásba importálják. A dokumentumfeldolgozó alkalmazások által biztosított hatékonyabb működés nagy hatással lehet a költségmegtakarításra, a termelékenység növelésére a vállalatnál – valamint felszabadíthatja a munkavállalókat az ismétlődő, alacsony értékű, ám hibalehetőségekkel tűzdelt feladatok alól.
A papíralapú dokumentumok tömeges digitalizálására szolgáló megoldás megtalálása egy ponton számos vállalatnál kihívást jelent. A dokumentumfeldolgozó alkalmazások jelentősen megnövelik a hatékonyságot ezen a területen azáltal, hogy nem csupán kiiktatják a kézi adatbevitel munkaigényes feladatát, hanem arról is képet adnak a vállalatok számára, hogy hogyan hozhatnak ki többet az adataikból.
Hogyan működik a dokumentumfeldolgozás?
A dokumentumfeldolgozás az optikai karakterfelismerés (OCR), a gépi tanulás és a robotikus folyamatautomatizálás (RPA) alapjaira épül. Ez a három összetevő alapvetően képes az emberekhez hasonlóan értelmezni és megérteni az információkat.
- OCR felismeri a nyomtatott, kézzel írt és gépelt szöveget a szkennel dokumentumokból és képekről. Azonosítja a beolvasott tartalom világos és sötét területeit, és betűket vagy számjegyeket keres, amelyeket ezután a rendszer minták és jellemzők alapján kategorizál.
- Gépi tanulás olyan algoritmusokat hoz létre, amelyek a dokumentumokban található mintákból és kontextusból tanulnak. Ahogy egyre több és több információt dolgoz fel, a gépi tanulás minden olyan használati esetből tanul, amellyel találkozik, így idővel okosabban és hatékonyabban hoz döntéseket.
- RPA robotokat használ, amelyek az ismétlődő feladatok automatizálása érdekében kapott szabályokat és utasításokat hajtanak végre. A speciális szövegfelismerési funkciók segítségével az RPA gyorsan fel tudja dolgozni a többféle forrásból származó adatokat.
A OCR, a gépi tanulás és az RPA együttműködése során a dokumentumfeldolgozás általában a következő lépéseket követi:
Gyűjtés
A rendszer beolvassa és digitalizálja az adatokat olyan adatforrásokból, mint a papíralapú dokumentumok, a PDF-fájlok, az e-mailek és az elektronikus űrlapok.
Előzetes feldolgozás
A beolvasott adatok minőségének és pontosságának javítása érdekében javítja az elcsúszott szögeket, csökkenti a zajt a háttérbeli foltok és jelölések eltávolításával, valamint levágja a nem kívánt külső területeket a képekről.
Osztályozás
A dokumentumokat formátumuk, tartalmuk és típusuk alapján különböző kategóriákba sorolja, ami segíti az adatok kinyerését és archiválását.
Kinyerés
A folyamat kihagyhatatlan lépése az, amikor az OCR kinyeri az adatokat a dokumentumokból, és meg kell határozni, hogy milyen típusú adatokat (például neveket, számokat, dátumokat, kézzel írt szöveget) kell lefordítani.
Ellenőrzés
A(z) RPA megvizsgálja és ellenőrzi az összes adatot, mielőtt a rendszer a megfelelő rendszerekbe, adatbázisokba és munkafolyamokba küldené őket. Ebben a szakaszban jelöli manuális ellenőrzésre és korrekcióra az esetleges pontatlanságokat.
Integráció
Az összes többi folyamat lefutásaó után az adatok a megfelelő adatbázisokba és adattárakba kerülnek az alkalmazásprogramozási felületeken keresztül.
Mi a mély tanulásos dokumentumelemzés?
A dokumentumokon végzett mélytanulás integrálva van a dokumentumfeldolgozással. Ehhez a neurális hálózatok képességeit használja az adatokban található minták felismeréséhez, különösen a dokumentumok és az elrendezés elemzéséhez, a szövegazonosításhoz és a dokumentumok visszakereséséhez. Az emberi agyhoz nagyon hasonlóan a neurális hálózatok sok szinten gyűjtik az adatokat, és egyre több és több információt és tudást gyűjtve idővel egyre intelligensebbek lesznek.
A mély tanulásos dokumentumelemzés az emberi elméhez hasonlóan működő AI-t működtet különböző – főleg konvolúciós és ismétlődő – neurális hálózati algoritmusokkal. A konvolúciós neurális hálózatok megszűrik a képeket, hogy minden elemet észleljenek rajtuk, míg az ismétlődő neurális hálózatok képesek megjegyezni az adatpontokat, amely meghatározza a jövőbeli eredmények előrejelzésére való képességüket.
Az automatikus dokumentumfeldolgozás előnyei
Az automatizált dokumentumfeldolgozás gyors, pontos és skálázható működése révén javítja az üzleti folyamatokat, és növeli a csapat hatékonyságát. Nagy hatással lehet az olyan ágazatok működésére, mint a jogi, az ingatlan-, az egészségügyi és a bankszektor, amelyek javíthatják vele folyamataikat és eredményeiket.
Az automatikus dokumentumfeldolgozás legfontosabb előnyei:
Gyors visszakeresés:
A dokumentumokhoz a digitalizálásuk után a megtekintésükre jogosult felhasználók gyakorlatilag bármikor és bárhonnan hozzáférhetnek.
Nagyobb biztonság és hatékonyabb adatvédelem
A vállalatok titkosíthatják a fájljaikat, és biztonsági szinteket rendelhetnek hozzájuk az adatok illetéktelenek elleni védelme érdekében.
Idő- és költségmegtakarítások:
A papíralapú dokumentumok kezelésének drága és időigényes folyamatait kiiktatva a munkavállalók több időt fordíthatnak az üzleti szempontból kritikus célok megvalósítására, és hatékonyabban dolgozhatnak.
Kisebb az emberi hiba kockázata:
Mivel nincs szükség kézi adatbevitelre, a dokumentumautomatizálás nagy mértékben javítja a dokumentumok pontosságát és minőségét.
Nagyobb mértékű együttműködés:
A részlegek különböző csapatainál dolgozó munkavállalók megoszthatják a dokumentumokat, és együtt dolgozhatnak, miközben valós időben láthatják a munka állapotát.
Szabványosított sablonok:
A dokumentumautomatizálás lehetővé teszi a sablonok és struktúrák szabványosítását, amelyek folyamatosan alkalmazhatók a munkafolyamatokban.
Hogyan kell dokumentumfeldolgozó szoftvermegoldást választani?
A dokumentumfeldolgozó megoldás kiválasztása az Ön igényeire jellemző tényezőktől függ. Az egyik legfontosabb lépés annak eldöntése, hogy a megoldást a felhőben vagy a saját telephelyén szeretné futtatni. A felhőalapú rendszereket egy szolgáltató biztosítja díj ellenében, és ezek a rendszerek automatikusan mentik az összes adatot, valamint mindent elérhetővé tesznek online. A helyben üzemeltetett megoldás választása esetén saját kiszolgálóit és tárolóit kell használnia, önállóan kell elvégeznie a karbantartásokat, valamint saját biztonsági mentéseket kell készítenie.
A dokumentumfeldolgozó megoldás kiválasztásával kapcsolatos egyéb fontos szempontok:
Keresés:
Érdemes sokféle keresési lehetőséget elérhetővé tenni, így például a fájlnév és -típus, a tartalom és a módosítás dátuma szerinti keresést. Az is hasznos, ha metaadatokat és címkéket rendelhet hozzá a fájlokhoz, az összes fájl rendszerezése érdekében.
Egyértelmű fájlstruktúra:
Fontos, hogy a fájlstruktúra könnyen használható és minden felhasználó számára logikus legyen.
Biztonság:
A rendszernek lehetővé kell tennie a bizalmas dokumentumokhoz való hozzáférés korlátozását, valamint az engedélyek felhasználó szerinti beállítását.
Egyszerűség:
Minden munkavállalónak könnyen, félreértés és a napi feladatai zavarása nélkül kell tudnia használni a rendszert.
Integráció:
Gondoskodjon róla, hogy a rendszer használható legyen a már használatban lévő programokkal, például az e-mail-klienssel és az ügyfélkapcsolat-kezelő szoftverrel.
Tegye meg az első lépéseket a dokumentumfeldolgozás átalakítása felé még ma!
A Microsoft Power Automate könnyen használható munkafolyamat-optimalizálási megoldás, amely lehetővé teszi a munkavállalók számára egy dokumentumfeldolgozási megoldás létrehozását. Minimálisra csökkenti az ismétlődő, manuális és időigényes feladatokat, valamint egyetlen automatizálási platform biztosításával több időt szabadít fel a csapatok számára ahhoz, hogy a stratégiai munkára összpontosíthassanak.
Gyakori kérdések
Mik azok a dokumentumfeldolgozó alkalmazások?
A dokumentumfeldolgozó alkalmazások automatikus megoldást kínálnak nagy mennyiségű papíralapú dokumentum digitalizálására.
Hogyan működik a dokumentumfeldolgozás?
A dokumentumfeldolgozás gépi tanuláson és mesterséges intelligencián alapul, melyek célja, hogy adatokat nyerjenek ki a dokumentumokból, és egy adatbázisban tárolják őket.
Mi a mély tanulásos dokumentumelemzés?
A mély tanulásos dokumentumelemzés a neurális hálózatok képességein alapul, amelyek az emberi agyhoz hasonló módon tanulnak, és sajátítják el a tudást. Minél több információ áll ezeknek a hálózatnak a rendelkezésére az adatkinyeréshez és a tanuláshoz, annál intelligensebbek lesznek, ahogy egyre több információt dolgoznak fel.
Milyen előnyei vannak az automatikus dokumentumfeldolgozásnak?
Az automatikus dokumentumfeldolgozás számos előnye közül a nagyobb hatékonyságot, az emberi hibák számának csökkentését és a jobb skálázhatóságot érdemes kiemelni.
Hogyan kell dokumentumfeldolgozó szoftvermegoldást választani?
Kezdje a jelenlegi dokumentumfeldolgozó munkafolyamat felmérésével, és határozza meg, min szeretne fejleszteni. A dokumentumfeldolgozó megoldás néhány fontos tulajdonsága, a beolvasási képesség, a felhőtárhely, a keresési funkció, a dokumentumok verziókövetése, valamint az engedélyek kezelésének képessége.